Las pruebas de "I'm not a robot" (no soy un robot) de Google empezaron como una simple demanda para probar que no lo eras mediante una selección de&nbsp;fotos de semáforos, escaleras y señales de tránsito y fue derivando cada vez más en una cuadrícula de imágenes ambiguas y&nbsp; complejas. A esto se le llama CAPTCHA, acrónimo para&nbsp;Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart&nbsp;(prueba de Turing completamente automática y pública para diferenciar ordenadores de humanos). 
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A principios del 2000 la imágenes de texto bastaban para evitar a los spambots,&nbsp;esos programitas diseñados para recopilar direcciones de mail&nbsp;y enviarles correo basura o spam. Nosotres contribuíamos a perfeccionar los programas de reconocimiento óptico de caracteres al resolver estos CAPTCHAs pero en algún momento se volvieron obsoletos: dada la creciente mejora de los algoritmos de inteligencia artificial, cualquier prueba que se realizara&nbsp;era temporal y por eso la necesidad de una constante actualización.&nbsp; 
Como para tener una idea de cuán avanzados son: en 2014, Google enfrentó uno de sus algoritmos de machine learning —aprendizaje automático— contra humanos para resolver los CAPTCHAs de texto más distorsionados y la computadora respondió correctamente&nbsp;el 99,8% de las veces, mientras que los humanos solo el 33%. 
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 <img alt="" data-height="435" data-size="w:1280,h:697" data-width="800" hspace="5" src="https://assets.dev-filo.dift.io/img/2019/09/05/captcha_arnold_1.jpeg_727635125.jpeg" title="" vspace="5"> 
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Más tarde Google se puso al día con el&nbsp;“<a href="https://security.googleblog.com/2014/12/are-you-robot-introducing-no-captcha.html" target="_blank">No CAPTCHA reCAPTCHA</a>”, le dijo adiós a los textos y simplemente preguntaba si eras un robot. De esta manera, les&nbsp;usuaries podían&nbsp;verificar de forma segura y fácil que son humanos con solo un clic. 
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 <a href="https://giphy.com/gifs/steve-bannon-xrVuuS7PZymqY">via GIPHY</a> 
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Pero nuevamente las máquinas se ponen al día y no queda&nbsp;otra que aumentar la dificultad (incluso los CAPTCHAs que utilizan reconocimiento de audios fueron superados).&nbsp;El machine learning es ahora tan bueno como los humanos —e incluso mejor— en tareas básicas de texto, imagen y reconocimiento de voz. 
Otros propuestas para&nbsp;encontrar algo en que los humanos fueran buenos y las máquinas no, incluyeron&nbsp;<a href="https://www.researchgate.net/publication/233910093_An_Image-Based_CAPTCHA_Scheme_Exploiting_Human_Appearance_Characteristics" target="_blank">clasificar imágenes de personas por expresión facial, género y etnia</a>&nbsp;o incluso&nbsp;<a href="https://www.researchgate.net/publication/221460791_Using_CAPTCHAs_to_Index_Cultural_Artifacts" target="_blank">usar el arte rupestre</a>&nbsp;(marcas en piedra hechas por el hombre). 
Por otro lado se planteó la posibilidad de desarrollar CAPTCHAs&nbsp;que requieran rotar objetos en ciertos ángulos con instrucciones dadas no mediante textos sino símbolos, y hasta usar cámaras para hacer pruebas interactivas.&nbsp; 
El problema con todo esto no es que los bots sean tan inteligentes, sino que las personas somos bastante malas para resolverlos debido a nuestra diversidad de lenguajes, culturas y experiencias. Se necesitaría un método independiente de las complejidades culturales y las diferencias que a la vez sea&nbsp;fácil para la persona promedio. 
Queda entonces preguntarnos: ¿cuál es la cualidad humana y universal que una máquina no pueda imitar? 
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Bueno, puede que los CAPTCHAs resistan un tiempo más. Recientemente Amazon recibió la patente para una prueba que involucra ilusiones ópticas y acertijos lógico de gran dificultad para nosotres: el "Turing Test via Failure", donde la única manera de pasar la prueba es dando la respuesta incorrecta. Por que si hay algo que nos hace humanos son, efectivamente, los errores.

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¿Por qué los CAPTCHAs se volvieron tan difíciles?